1. 前言
NumPy 提供了许多统计功能的函数,比如查找数组元素的最值、百分位数、方差以及标准差等。
2. numpy.amin() 和 numpy.amax()
这两个函数用于计算数组沿指定轴的最小值与最大值:
- amin() 沿指定的轴,查找数组中元素的最小值,并以数组形式返回;
- amax() 沿指定的轴,查找数组中元素的最大值,并以数组形式返回。
对于二维数组来说,axis=1 表示沿着水平方向,axis=0 表示沿着垂直方向。
![numpy axis](http://c.biancheng.net/uploads/allimg/210712/121Z46247-0.gif)
图1:axis轴
示例如下:
import numpy as np a = np.array([[3,7,5],[8,4,3],[2,4,9]]) print ('数组a是:') print(a) #amin()函数 print (np.amin(a)) #调用 amin() 函数,axis=1 print(np.amin(a,1)) #调用amax()函数 print(np.amax(a)) #再次调用amax()函数 print(np.amax(a,axis=0))
输出结果如下所示:
我们的数组是: [[3 7 5] [8 4 3] [2 4 9]] 调用amin()函数: 2 调用 amin(axis=1) 函数: [3 3 2] amax() 函数: 9 amax(axis=0) 函数: [8 7 9]
numpy.ptp()
numpy.ptp() 用于计算数组元素中最值之差值,也就是(最大值 - 最小值)。
import numpy as np a = np.array([[2,10,20],[80,43,31],[22,43,10]]) print("原数组",a) print("沿着axis 1:",np.ptp(a,1)) print("沿着axis 0:",np.ptp(a,0))
输出结果:
原数组 array: [[ 2 10 20] [80 43 31] [22 43 10]] 沿着 axis 1: [18 49 33] 沿着 axis 0: [78 33 21]
numpy.percentile()
百分位数,是统计学中使用的一种度量单位。该函数表示沿指定轴,计算数组中任意百分比分位数,语法格式如下:
numpy.percentile(a, q, axis)
函数 numpy.percentile() 的参数说明:
- a:输入数组;
- q:要计算的百分位数,在 0~100 之间;
- axis:沿着指定的轴计算百分位数。
示例如下:
import numpy as np a = np.array([[2,10,20],[80,43,31],[22,43,10]]) print("数组a:",a) print("沿着axis=0计算百分位数",np.percentile(a,10,0)) print("沿着axis=1计算百分位数",np.percentile(a,10,1))
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